오늘날 컴퓨터의 기술이 발전함에 따라서 하드웨어와 소프트웨어가 갈수록 다양화되고, 네트워크의 컴퓨팅 환경도 다양해져 가고 있다. 또한 사용자가 요구하는 데이터 양도 급속히 증가하고 있고, 네트워크 환경에서 많은 정보들을 얻으려고 한다. 그러나 기존의 데이터베이스들은 서로 다른 모델로 표현이 되어져 있고 각기 서로 다른 운영체제에서 사용되고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서 미디에이터 시스템이 연구되고 있고 현재의 미디에이터 시스템은 관리자가 각 데이터베이스의 구조화 내용을 알고 직접 통합시킬 뷰를 생성하고 있다. 또한 데이터를 통합시키기 위하여 생성한 뷰 관리에도 수정(modification)만을 지원하고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 다양한 환경의 데이타베이스를 CORBA를 사용하여 구축하고 웹과 연결함으로써 사용자가 다양하게 원하는 정보를 얻을 수 있고 통합된 뷰 관리를 수정(modification)과 구체화(materialization)의 두 가지 방법으로 관리하여 효율성을 높이도록 한다.
인간-로봇 상호작용에서 접촉은 인간에게 정서적 안정을 줄 수 있는 중요한 상호작용 방법 중 하나이다. 그러나 지금까지 음성과 영상을 기반으로 인간-로봇 상호작용이 이루어지는 연구가 대부분이었다. 본 논문에서는 접촉을 통한 인간-로봇 상호작용을 위해 인간의 접촉행동을 인식하는 방법을 제안한다. 제안한 인식 방법에서 인식 과정은 전처리 단계와 인식 단계로 나뉜다. 전처리 단계는 접촉감지부에서 생성된 데이타로부터 인식할 수 있는 특징들을 계산하는 단계이고 인식 단계는 인식기를 통해 접촉행동으로 분류하는 단계이다. 접촉감지부는 힘 센서인 FSR 센서를 이용하여 제작하였고 인식기는 신경망 모델인 다층퍼셉트론을 사용하였다. 실험은 남자 여섯 명에 의해 생성된 세 가지 접촉행동; '때리다', '쓰다듬다', '간질이다' 데이타를 가지고, 사람별로 인식기를 생성하여 cross-validation으로 평가한 결과 82.9%의 평균인식률을 보였고, 사람별 구분 없이 한 개의 인식기로 실험한 결과는 74.5%의 평균 인식률을 보였다.
당 연구실에서 개발했던 초기의 오디오텍스 시스템은 LSP 파라미터를 이용한 무제한 한국어 음성합성 장치로서 합성데이타베이스는 640개의 반음절로 구성되어 있었다. 그러나 이 시스템은 일반 사용자들에게 음성합성 서비스를 제공하기에는 damwlf이 너무 미흡하였으므로 음원모델의 수정, 에너지 contour의 조절등을 사용하여 어느 정도 음질개선을 꾀하였으나 만족할 만한 수준에는 도달하지 못했다. 그래서 합성단위를 다이폰단위로 수정한 새로운 오디오텍스 시스템을 ngus하였다. 다이폰단위의 오디오텍스시스템은 한국어의여러가지 음운환경을 고려하여 1228개의 합성단위로 구성되어 있으며 LSP 파라미터를 이용한 합성방식을 채택하고 있다. 또한 음원생성시 수정된 LF 모델에 자음의 명료도 및 자연성을 높이기 위해 TMS320C30 DSP chip, MC68020 CPU, 고속 메모리소자, 및 VRTOS를 사용하여 시스템을 구현하였으며, 청취실험결과 기존의 합성방법보다 자연성 및 명료도에서 개선된 음질을 얻을 수 있었다.
컴포넌트는 소프트웨어 재사용 기술의 핵심 기술로서, 소프트웨어 개발 시간을 단축시키고 생산성을 향상시킨다. 인터넷의 급속한 보급과 컴포넌트 시장의 확산으로 컴포넌트 사용자들이 인터넷 상에서 검색, 저장, 유통하기 위하여 컴포넌트 명세가 정의되어야 한다. 컴포넌트 명세는 컴포넌트 특성을 명확히 이해하기 위하여 구문적(syntatic), 의미(semantec), 그들 사이의 관계, 사용 문맥, 품질 속성들을 포함한 정보가 기술되어야 한다. 본 논문에서는 컴포넌트를 명세하기 위한 명세 요소들을 살펴보며, 컴포넌트를 표현하기 위한 기술 방법들을 정의한다. 또한, 컴포넌트 메타데이터 및 리소스 정보, 외부 인터페이스들의 논리적 구조 및 시맨틱 표현기법을 연구하고 컴포넌트 명세서 표현을 위한 메타데이타 모델을 근거로 컴포넌트 명세서를 효과적으로 생성할 수 있는 XML 기반 컴포넌트 명세서 확장 모델을 개발하고자 한다.
중대한 산업용 소프트웨어가 동작하는 공유된 객체지향 데이터베이스를 안전하게 변경하기 위해서는, 그 공유 데이터베이스를 변경할 동안 데이터베이스 위에서 작동하는 기존의 응용 프로그램이 지속적으로 작동되어야 한다. 데이터베이스 변경을 필요로 하는 새로운 요구사항은 새 응용 프로그램의 추가, 기존 응용 프로그램의 기능 확장, 초기 디자인 에러 수정 등으로 인하여 발생할 수 있다. 우리는 한 사람의 사용자가 다른 사용자에게 악영향을 주지 않고 데이터베이스 스키마를 변경할 수 있게 하여 이 문제를 해결하는 투명한 스키마 진화(TSE: Transparent Schema Evolution) 방법론을 소개한다. 이 방법론은 기존의 스키마를 직접 변경하는 대신 스키마 변경 연산의 의미를 반영하는 데이터베이스 큐를 공유 객체지향 데이터베이스 상에 생성하여 투명한 진화를 달성한다. 데이터베이스의 용량을 증가시키지 못하는 뷰 메카니즘의 한계를 극복하기 위하여 이 방법론은 데이터베이스 용량 증가 연산에 대하여 다음의 새 단계로 정렬된다. (1) 기저의 베이스 스키마는 데이터베이스 용량 증가를 위해 물리적으로 변호한다. (2) 데이터베이스 변경의 의미를 달성하는 목표 뷰가 위의 변화된 베이스 스키마로부터 생성된다. (3) 변화 이전의 베이스 스키마는 데이터베이스 뷰로서 재 구축된다. 이로써 기존의 다른 사용자가 정의한 데이터 인터페이스가 보존된다. 우리는 객체-지향 뷰 기술을 이용하여 스키마 변화 연산을 구현함으로써 TSE 방법론의 구현가능성(feasibility)을 확인하였다. 표준적인 객체-지향 뷰 모델이 정의되고 상용 객체-지향 데이터베이스인 잼스톤(Gemstone) 위에 구현되었다. 그 뷰 모델은 갱신 의미(semantic) 정의를 그 뷰가 베이스 스키마의 갱신 의미를 보존하도록 정의하였다. 그러한 뷰는 사용자가 그들이 실제로는 베이스 스키마가 아니라 뷰에서 작업하고 있다는 사실을 모르게 하기 위하여 TSE에서 필요하다.
퍼지모델링의 설계 방법을 교통경로선택의 모델동정을 위하여 제안한다. 제안된 퍼지모델은 최적화이론, 퍼지구현규칙을 사용하여 ""IF..., THEN...""의 효율적인 형태로 시스템구조와 파라미터 동정을 시행한다. 이 논문에서 간략추론, 선형추론, 병형된 선형추론의 3가지종류의 퍼지모델링 방법을 제시한다. 이 퍼지추론 방법은 인간의 교통행동의 정확한 추정과 정밀한 묘사를 위해 교통경로선택 모델을 개발하기 위해 이용된다. 퍼지규칙의 전반부 구조와 파라미터를 동정하기 위해 개선된 컴플렉스법을 사용하고, 최적후반부 파라미터를 동정하기 위해 최소자승법이 사용된다. 교통경로선택 데이타가 제안된 퍼지모델 성능을 평가하기 위해 사옹된다. 제안된 방법이 기존의 다른 연구들 - 즉 BL, PS, FL, NN, FNNs 모델 등 - 보다 더 높은 정확도를 가진 퍼지모델을 생성함을 보인다. 생성함을 보인다.
본 논문에서는 햅틱 인터페이스를 통해 실제 찰흙을 만지는 것처럼 자연스럽게 가상 모델의 일부를 덧붙이거나 제거하여 원하는 모양을 만드는 햅틱 가상 조각 시스템을 소개하고자 한다. 햅틱 렌더링과 햅틱 툴에 의한 가상 모델의 변형은 볼륨 간접 표면 법을 기반으로 이루어진다. 본 시스템에서는 기존의 불륨 데이타 기반의 햅틱 조각 시스템이 갖는 문제점들을 개선하고 빠르고 안정된 알고리즘을 제안하였다. 먼저 가상의 물체를 조각하는 동안 빠른 햅틱 응답 속도(1 KHz)에 비해 훨씬 느린 비쥬얼 프로세싱(~30 Hz)의 속도 차이로 인해 발생되는 문제를 극복하기 위해 조각과정의 연속적인 두 모델의 중간 표면들을 생성하여 부드러운 햅틱 렌더링을 구현하였다. 조각 툴에 의해 변형되는 불륨 간접 표면은 비쥬얼 디스플레이를 위해 메쉬 모델로 컨버전 되는데 이때 메쉬 모델은 표면의 복잡도를 반영하여 적은 폴리곤으로 복잡한 모양을 보여줄 수 있는 비 군일 메쉬 생성 기법을 사용하였다. 실시간 조각과정에서 가상 물체의 다양한 비쥬얼 효과를 위해 메쉬 기반의 솔리드 덱스쳐링, 페인팅, 그리고 모델의 양각/음각기법도 구현하였다.
대부분의 선진국에서 교량의 유지보수 및 보강(Maintenance Repair & Rehabilitation-MR&R)으로 인한 비용은 해마다 증가하고 있다. 전산화된 교량유지관리 및 의사결정시스템(Bridge Management System-BMS)은 가능한 최저의 생애주기비용(Life Cycle Cost - LCC)에 최적의 안정성를 확보하기 위해 개발되었다. 본 논문에서는 제한된 현존하는 교량진단기록을 이용하여 현존하지 않는 과거의 교량상태등급 데이타를 생성하기 위해 Backward Prediction Model(BPM)이라 불리는 인공신경망(Artificial Neural Network-ANN)에 기초한 예측모델을 제시한다. 제안된 BPM은 한정된 교량 정기점검기록으로부터 현존하는 교량진단기록과 연관성을 확립하기 위해 교통량과 인구, 그리고 기후 등과 같은 비구조적 요소를 이용하며, 제한된 교량진단기록과 비구조적 요소 사이에 맺어진 연관성을 통해 현존하지 않는 과거의 교량상태등급 데이타를 생성할 수 있다. BPM의 신뢰도를 측정하기 위하여 Maryland DOT로 부터 얻어진 National Bridge Inventory(NBI)와 BMS 교량진단자료를 이용하였다. 이중 NBI자료를 이용한 Backward comparison 에 있어서 실제 NBI기록과 BPM으로 생성된 교량상태등급과의 차이(상판: 6.68%, 상부구조부: 6.61%, 하부구조부: 7.52%)는 BPM으로 생성된 결과의 높은 신뢰도를 보여준다. 이 연구의 결과는 제한된 정기점검 기록으로 야기되는 BMS의 장기 교량손상 예측에 관련된 사용상의 문제를 최소화하고 전반적인 BMS 결과의 신뢰도를 높이는데 기여 할 수 있다.
긴 문장 분석은 높은 분석 복잡도로 인해 기계 번역에서 매우 어려운 문제이다. 구문 분석의 복잡도를 줄이기 위하여 문장 분할 방법이 제안되었으며 본 논문에서는 문장 분할의 적용률과 정확도를 높이기 위한 최대 엔트로피 확률 모델 기반의 문장 분할 방법을 제시한다. 분할 위치의 어휘 문맥적 특징을 추출하여 후보 분할 위치를 선정하는 규칙을 학습을 통해 자동적으로 획득하고 각 후보 분할 위치에 분할 확률 값을 제공하는 확률 모델을 생성한다. 어휘 문맥은 문장 분할 위치가 표시된 말뭉치로부터 추출되며 최대 엔트로피 원리에 기반하여 확률 모델에 결합된다. Wall Street Journal의 문장을 추출하여 학습 데이타를 생성하는 말뭉치를 구축하고 네 개의 서로 다른 영역으로부터 문장을 추출하여 문장 분할 실험을 하였다. 실험을 통해 약 $88\%$의 문장 분할의 정확도와 약 $98\%$의 적용률을 보였다. 또한 문장 분할이 효율적인 파싱에 기여하는 정도를 측정하여 분석 시간 면에서 약 4.8배, 공간 면에서 약 3.6배의 분석 효율이 향상되었음을 확인하였다.
네트워크 기술이 급격히 발전하면서 서로 다른 벤더들이 개발한 시스템들이 통합되거나 상호 운용함으로서 특정 기능을 수행한다. 이 경우 통합된 시스템의 정확성을 보증하는 상호운용성 테스트는 필수적이다. 상호운용성 테스트는 다른 벤더들이 개발한 다른 시스템이 데이타를 공유하는 경우 소프트웨어나 하드웨어의 성능을 테스트하는 것이다. 많은 연구에서 시스템의 행위를 모델링하기 위하여 EFSM(Extended Finite State Machines)을 사용하고 있고, EFSM은 테스트케이스 생성 알고리즘의 입력으로 사용된다. 그러나 대부분의 연구들은 최적의 테스트케이스 생성 알고리즘에 대한 것들로서 이들 알고리즘의 입력이 되는 EFSM 명세를 생성하는 과정에 관한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 논문은 상호운용성 테스트를 위한 테스트케이스를 생성하는 연구로서 요구사항 분석서로부터 EFSM 명세를 생성하는 방법을 제안하고, 테스트케이스 생성의 자동화를 위하여 제안한 기법으로 생성된 EFSM을 입력으로 하여 표준화된 테스트 케이스 및 슈트를 자동 생성하기 위한 테스트케이스 생성기의 프로토타입을 구현한다. 또한 프로토타입 구현에 적용된 이론적 배경 및 알고리즘을 상세히 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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